为何医疗难做？盘点AI四小龙的医疗布局( 五 )

招股书显示，云知声的业务布局主要分为智能语音交互产品、智慧物联解决方案和人工智能技术服务三大管线。
与科大讯飞类似，云知声的优势集中在AI语音识别。医疗业务在云知声起家的过程中起到了重要的支撑作用，在2014-2016年以家居和医疗为突破口，完成了AI语音方案的商业化落地。
在医疗领域，病历语音录入系统是云知声针对医疗领域的核心产品。该产品通过AI+语音识别可将语音转化成文字；并借助NLP对文字进行结构化处理，帮助医生快速完成电子病历录入。该系统还支持与HIS系统对接，从而实现导入病历模板及输出结构化信息，便于后续诊疗数据的查询和归集。
【为何医疗难做？盘点AI四小龙的医疗布局】尤其值得一提的是，这一系统还专门为不同的科室进行优化，可以定制科室专用词并实现医疗特殊术语替换等功能。
由于极大地提高了医生填写电子病历的效率，这一系统受到了广泛赞誉，并得到包括北京协和医院、复旦大学附属华山医院及首都医科大学附属北京友谊医院等近百家三甲医院的认可。
病历质控系统则是云知声在医疗领域的第二款智能语音工具，以NLP和全科临床知识图谱为基础进行构建。这一方案可通过既有病历文字进行结构化处理，结合知识图谱进行进一步信息分析，一次发现其中的缺陷及错误，从而提升病历质量并保障医疗安全。
云知声为此构建了覆盖近60万概念、近300万术语、近400万关系的知识图谱，并基于不同地区医院和科室异构的质检标准构建了超过1500个质检点。最终使其病历质控准确率达到95%以上，召回率达到90%以上。
目前，这一产品已在上海市医疗质量控制管理事务中心、东南大学附属中大医院等十余家医院和管理机构使用。
除此以外，招股书显示，云知声还在智慧医院上有所建树，围绕智慧医疗场景提供智慧医院综合定制化解决方案。
通过整合语音识别及合成、NLP和知识图谱等技术在诊前、诊中和诊后全流程环节提供医院智能化升级服务。比如诊前导医机器人、诊中入院宣教机器人及诊后个人健康助理机器人等。这些业务在多地医院也有落地应用。
在人工智能技术服务上，云知声主要通过为客户提供AI平台。比如，云知声为平安好医生等客户提供智能语音问诊服务。此外，云知声还与平安健康（原名：平安好医生）成立了合资公司，合作开发在线问诊智能硬件产品。

文章插图
AI独角兽医疗业务布局（动脉网梳理）
除了上述独角兽，近期还有云天励飞和格灵深瞳两家AI独角兽提交了上市申请。不过，根据招股书和公开信息显示，这两家企业并未涉足医疗健康领域。
AI独角兽为何在医疗赛道折戟那么，问题来了，这些AI独角兽为何在AI医疗上表现不佳呢？动脉网认为，主要原因有几点。
首先是战略布局及规划上的不同，导致了现在AI独角兽在医疗领域的困境。
不同于医疗AI独角兽孤注一掷，不成功便成仁的情况。大多数AI独角兽更倾向于平台战略，专注于搭建平台或算法。在落到具体细节上往往比较模糊，在没有强烈的商业需求前无法全力投入。
举例来说，AI模型训练需要相应的数据标注和获取上。对于医疗影像而言，简单的“拷贝”并不能满足医疗影像AI模型训练的需要，只有让医生耗费精力标注、分割才能在模型上使用，这会耗费很大的成本。
“既然如此，我为什么不往现有模型可以扩展的领域去拓展？而是要去做这样一件费神费力，或许根本不可能有回报的事情上呢？”一位曾经在多家AI独角兽任职的匿名人士这样表示。